关于5个用于时间序列分析的python库和时间序列分析练习这样的话题，一直都有人想知道的，下面就让小编带你了解一下。
时间序列分析是数据科学家面临的最常见题之一。大多数时间序列ag尊龙凯时集团的解决方案包括经济预测、资源需求预测、股市场分析和销售分析。
对于从头开始的程序员来说，为大量时间相关数据开发复杂模型可能是一项艰巨的任务。这是python的优势之一。有很多时间序列库可以直接使用。
本文介绍了五个库，如果您有兴趣解决与时间序列相关的题，它们可能会有所帮助。其中一些库使用深度学习方法来查找数据中的模式。
尽管如此，用您的数据逐一尝试这些库并观察哪个模型可以帮助您以更好的方式捕获模式仍然是一个好主意。您还可以组合每个模型的结果以获得组合结果——，有时会给出更好的结果。
自动ts
顾名思义，它是一个用于自动化时间序列分析的python库。autots允许您使用一行代码训练多个时间序列模型并选择模型。
该库是automl的一部分，旨在为初学者提供一个自动化库。
依赖
python36
麻木
熊猫
斯卡伦
统计模型
预言家
prophet是facebook数据科学团队开发的一个很棒的库，用于解决与时间序列相关的题，并且可以在r和python中使用。
这对于处理具有强烈季节性影响的时间序列特别有用。它还可以很好地处理杂乱的数据，无需任何手动操作。
镖
darts是unit8co开发的一个scikit-learn友好的python包，用于时间序列预测。它包括各种模型，从arima到用于处理日期和时间相关数据的深度神经网络。
这个库的好处是它还支持用于神经网络的多维类。
此外，用户可以结合多个模型和外部回归模型的预测，使模型回测更加容易。
派福克斯
pyflux是一个为python构建的开源时间序列库。pyflux选择更概率的方法来解决时间序列题。这种方法对于需要更完全不确定性的预测等任务特别有用。
联合概率允许用户构建概率模型，其中数据和潜在变量被视为随机变量。
sk时间
sktime是一个python库，具有与scikit-learn兼容的时间序列算法和工具。还有分类模型、回归模型和时间序列预测模型。该库的主要目标是使其能够与scikit-learn互操作。
总结
处理时间序列题时可以使用的一些python库/框架有互联网上还有更多不错的时间序列库，例如tsfresh、atspy和kats——，您也可以查看它们。
主要目标是根据您的需要选择库，即符合您的题陈述要求的库。如果您想了解有关这些库的更多信息，请查看每个库提供的文档，因为大多数库都是完全开源的。
作者普兰贾尔萨克塞纳
一、时间序列数据做多元回归分析步骤？
采用观测、调查、统计、抽样等方法获取观测系统的时间序列动态数据。
根据动态数据制作相关图，并进行相关分析，找出自相关函数。相关图可以显示变化的趋势和周期，并识别跳跃点和转折点。跳跃点是与其他数据不一致的观察结果。如果跳跃点是准确的观测值，建模时应考虑这一点，如果是异常值，则应将跳跃点调整至期望值。转折点是时间序列从上升趋势突然转变为下降趋势的点。如果存在拐点，建模时必须使用不同的模型对时间序列进行分段拟合，例如阈值回归模型。
确定合适的随机模型并进行曲线拟合。也就是说，我们使用通用概率模型来拟合时间序列观测数据。对于短或简单的时间序列，可以使用趋势模型、季节模型和误差进行拟合。对于平稳时间序列，可以使用一般arma模型和特例自回归模型、移动平均模型或组合arma模型进行拟合。当观测值超过50个时，通常使用arma模型。对于非平稳时间序列，必须首先将观测到的时间序列微分为平稳时间序列，然后必须使用适当的模型来拟合差分序列。
要在spss中进行时间序列分析，首先需要导入包含时间变量和要分析的变量的数据集。
然后从“数据”菜单中选择“时间序列”，然后选择“创建时间序列数据”或“图形时间序列”以对数据进行初始探索。
接下来，从“分析”菜单中选择“预测”或“时间序列”选项，并根据需要选择相应的分析方法，例如arima模型或指数平滑方法。
最后进行相关测试和模型诊断，验证模型的可靠性和准确性。这些步骤使您能够在spss中执行时间序列分析并得出相应的结论和预测。
二、求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点？
时间序列表示按事件发生顺序排列的同一变量的一组观察或记录值。
构成时间序列的元素有两个一是时间，二是时间对应的变量级别。实际数据的时间序列可以代表研究对象在一定时期内的发展变化趋势和模式，因此可以在时间序列中发现变量变化的特征、趋势和发展模式并进行有效分析。预测变量的未来变化。时间序列的变化模式一般分为四种类型长期趋势变化、季节性变化、周期性变化和不规则变化。时间序列预测方法的应用系统描述根据观察系统获得的时间序列数据，采用曲线拟合的方法来客观地描述系统。系统分析当对两个或多个变量进行观察时，一个时间序列的变化可以用来解释另一个时间序列的变化，这可以更深入地理解给定时间序列的机制。为了预测未来，arma模型通常用于拟合时间序列并预测时间序列的未来值。决策和控制可以通过基于时间序列模型调整输入变量，将系统开发过程维持在目标值，并在预测过程偏离目标时进行必要的控制。时间序列预测方法的基本特征是，它们假设事物过去的趋势将延伸到未来，预测所依据的数据是不规则的，并且忽略市场发展之间的因果关系。太难找了！
